Core Concepts
UrduにおけるFake News Detectionのための最大のデータセットを提供する。
Abstract
このコンテンツは、ウルドゥー語のFake News Detectionに焦点を当てた最大の公開データセット「Ax-to-Grind Urdu」について述べています。以下はコンテンツの構造と要点です。
Abstract:
- Misinformation's impact on society.
- Lack of regional language datasets for Urdu FN detection.
Introduction:
- Importance of FND in the digital era.
- Challenges in discerning FN due to various factors.
Data Extraction:
- F1-score: 0.924, accuracy: 0.956, precision: 0.942, recall: 0.940, MCC value: 0.902
Methodology:
- Ensemble model of mBERT, XLNet, and XLM-RoBERTa used.
- Performance metrics include F1-score, accuracy, precision, recall, and MCC value.
Experimental Evaluation:
- Comparison with SOTA ML and DL models.
- Ensemble model outperforms other approaches for Urdu FND.
Conclusion:
- Proposed ensemble model is statistically significant for Urdu FND.
Stats
F1スコアが0.924、精度が0.956、適合率が0.942、再現率が0.940、MCC値が0.902である。